ECTS
120 crédits
Durée
2 ans
Composante
Philo, Info-Comm, Langages, Littératures & Arts du spectacle
Présentation
Le master Traitement Automatique des Langues (TAL) forme aux technologies, modèles et enjeux actuels du traitement automatique des langues et de l'intelligence artificielle. Proposé en co-habilitation avec l’Université Paris Sorbonne Nouvelle et l’Inalco, ce master offre une formation pluridisciplinaire de haut niveau, à l’interface des sciences humaines et des sciences du numérique. Son objectif est de donner à des étudiants issus aussi bien de cursus en sciences humaines et sociales (sciences du langage, lettres, langues, …) que de cursus scientifiques (informatique, mathématiques, sciences de l’ingénieur, …) des bases solides pour s’orienter vers les métiers du TAL, de l’ingénierie linguistique et de l’intelligence artificielle, ou pour poursuivre en recherche et développement dans ces domaines. Le M1 est commun aux trois établissements (Paris Nanterre, Sorbonne Nouvelle et Inalco) avec des enseignements dispensés sur chacun des campus.
Objectifs
Le master Traitement Automatique des Langues (TAL) forme aux technologies, modèles et enjeux actuels du traitement automatique des langues et de l'intelligence artificielle. La première année offre les bases nécessaires en mathématiques et en informatique pour poursuivre . Divers projets individuels ou en groupes sur des thématiques du TAL (e.g. désambiguïsation, extraction d’entités nommées) permettent de mettre en oeuvre les concepts théoriques.
Savoir-faire et compétences
Maîtriser les manipulations débouchant sur des descriptions détaillées de faits de langue, connaître les bases des sciences du langage (phonétique et phonologie, morphologie, syntaxe et sémantique)
Connaître les bases de la constitution, de l’annotation, de l’analyse symbolique et statistique de corpus (écrits ou oraux), y compris multilingues
Mener à bien des expériences d’apprentissage automatique
Les + de la formation
Le master Traitement Automatique des Langues (TAL) forme aux technologies, modèles et enjeux actuels du traitement automatique des langues et de l'intelligence artificielle. Proposé en co-habilitation avec l’Université Paris Sorbonne Nouvelle et l’Inalco, il offre une formation pluridisciplinaire unique, adossée à la recherche. Le master s’adresse à des étudiants issus des sciences humaines (langues, lettres, sciences du langage, …) comme des disciplines scientifiques (informatique, mathématiques, ingénierie, …). La première année est commune aux trois établissements partenaires. En M2, deux itinéraires sont proposés : un parcours Professionnel avec alternance possible, et un parcours Recherche & Développement avec des cours au choix dans les trois établissements.
Les diplômés accèdent à des métiers variés : ingénieur TAL, data scientist spécialisé en langue, chef de projet linguistique, expert en technologies du langage, chercheur en TAL, ...
Organisation
Le M1 est commun à trois établissements (Paris Nanterre, Sorbonne Nouvelle et Inalco) avec des enseignements dispensés sur chacun des campus. Un stage est possible mais non obligatoire.
Contrôle des connaissances
Chaque EC donne lieu à une évaluation.
Ouvert en alternance
Type de contrat | Contrat d'apprentissage, Contrat de professionnalisation |
|---|
Stages
Stage | Facultatif |
|---|---|
Durée du stage | 3 à 6 mois |
Stage à l'étranger | Facultatif |
A partir de avril ou mai
Programme
Sélectionnez un programme
M1 Traitement automatique des langues
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
27 créditsUE Fondamentaux
9 créditsMathématiques pour le TAL 1
3 crédits27hTraitement symbolique des données
3 crédits24hAlgorithmique et programmation 1
3 crédits24h
UE Linguistique computationnelle
9 créditsAu choix : 3 parmi 7
Linguistique pour le TAL
3 crédits24hCorpus multilingues et traduction
3 crédits24hAnalyse linguistique des modèles de langues
3 crédits24hCorpus arborés et parsing
3 crédits24hMorphologie
3 crédits18hSociolinguistique
3 crédits24hDéveloppement du langage et multimodalité
3 crédits18h
UE Ingénierie
9 créditsConstruction des données 1
3 crédits24hIntroduction au TAL
3 crédits24hProjet de programmation encadré 1
3 crédits36h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAu choix : 1 parmi 4
Langue de l'INALCO
3 crédits24hPaper readings 1
3 crédits24hNLP in English 1
3 crédits24hLangue LANSAD
3 crédits
UE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
27 créditsUE Fondamentaux
9 créditsMathématiques pour le TAL 2
3 crédits24hAlgorithmique et programmation 2
3 crédits24hTraitement statistique des données
3 crédits24h
UE Linguistique computationnelle
6 créditsAnalyse statistique de données textuelles
3 crédits24hSémantique distributionnelle
3 crédits24h
UE Ingénierie
12 créditsApplications
3 crédits24hProjet de programmation encadré 2
3 crédits36hConstructions de données 2
3 crédits24hParole / oralités
3 crédits24h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAu choix : 1 parmi 4
Langue de l'INALCO
3 crédits24hNLP in English 2
3 crédits24hPaper readings 2 - UPN
3 crédits24hLangue LANSAD
3 crédits
M2 Traitement automatique des langues
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire 1 Professionnel
30 créditsUE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
24 créditsAu choix : 8 parmi 11
Modélisation des langues
3 crédits24hApprentissage supervisé : méthodes, modèles, exemples
3 crédits24hLa subjectivité dans le langage : applications en TAL
3 crédits24hIngénierie des connaissances 1 : des réseaux sémantiques
3 crédits24hIngénierie des connaissances 2 : ontologies et technologies
3 crédits24hLinguistique outillée et traitements statistiques
3 crédits24hApprentissage automatique et réseaux de neurones 1
3 crédits24hApprentissage automatique et réseaux de neurones 2
3 crédits24hInterfaces web pour le TAL
3 crédits24hEnjeux majeurs et avancées récentes du TAL
3 crédits24hLangues peu dotées : typologie quantitative et traitement
3 crédits24h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
NLP in English 3
3 crédits24hLangue LANSAD
3 créditsLangue de l'INALCO
3 crédits
UE Projets académiques et professionnels
3 créditsConférences professionnelles
3 crédits
Itinéraire 2 Recherche et développement
30 créditsUE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
24 créditsAu choix : 8 parmi 21
Modélisation des langues
3 crédits24hLangues peu dotées : typologie quantitative et traitement
3 crédits24hApprentissage supervisé : méthodes, modèles, exemples
3 crédits24hApprentissage automatique et réseaux de neurones 1
3 crédits24hApprentissage automatique et réseaux de neurones 2
3 crédits24hLa subjectivité dans le langage : applications en TAL
3 crédits24hIngénierie des connaissances 2 : ontologies et technologies
3 crédits24hIngénierie des connaissances 1 : des réseaux sémantiques
3 crédits24hLinguistique outillée et traitements statistiques
3 crédits24hInterfaces web pour le TAL
3 crédits24hEnjeux majeurs et avancées récentes du TAL
3 crédits24hSEMINAIRE 1 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 2 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 3 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 3 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 4 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 5 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 6 INALCO
3 crédits24hSEMINAIRE 7 INALCO
3 crédits24hAnalyse sémantique automatique - USN P3
3 crédits24hRéseaux de Neurones pour l'oral - USN P3
3 crédits24h
UE Compétences linguistiques
3 créditsAu choix : 1 parmi 3
NLP in English 3
3 crédits24hLangue LANSAD
3 créditsLangue de l'INALCO
3 crédits
UE Projets académiques et professionnels
3 créditsConférences professionnelles
3 crédits
Au choix : 1 parmi 2
Itinéraire 1 Professionnel
30 créditsUE Connaissances & compétences disciplinaires fondamentales
15 créditsProjets tuteurés
10,5 crédits168hGestion de projets
4,5 crédits24h
UE Stage
15 créditsStage
15 crédits
Itinéraire 2 Recherche et développement
30 créditsUE Connaissances et compétences disciplinaires fondamentales
9 créditsMéthodologie de la recherche
4,5 crédits24hPrésentation orale de la recherche
4,5 crédits24h
UE Stage et travail personnel de recherche
21 créditsStage
6 créditsMémoire de recherche
15 crédits
Admission
Conditions d'admission
Etre détenteur.trice d’une licence (ou assimilé) en sciences humaines et sociales (sciences du langage, lettres, langues, …) ou en sciences (informatique, mathématiques, sciences de l’ingénieur, …)
Pré-requis et critères de recrutement
Disposer d’un niveau jugé suffisant en sciences humaines et sociales (sciences du langage, lettres, langues, …) ou en sciences (informatique, mathématiques, sciences de l’ingénieur, …)
